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<P align=center> Cloudera首席技術(shù)官Ram Venkatesh</P> <P align=center> Cloudera產(chǎn)品管理副總裁Priyank Patel</P> <P> Cloudera客戶運(yùn)行著地球上最大的一些數(shù)據(jù)湖。這些湖為關(guān)鍵任務(wù)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能(BI)和機(jī)器學(xué)習(xí)用例,包括企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫,提供動(dòng)力。近年來,創(chuàng)造了“數(shù)據(jù)湖倉”一詞來描述這種對(duì)數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行表分析的架構(gòu)模式。在匆匆奔向這個(gè)術(shù)語的過程中,許多廠商忽略了這樣一個(gè)事實(shí),即數(shù)據(jù)架構(gòu)的開放性是其持久性和長盛不衰的保證。</P> <P> 關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖</P> <P> 數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫將海量的各種類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個(gè)中心位置。但是有著截然不同的架構(gòu)世界觀。數(shù)倉是為SQL分析垂直集成的,而數(shù)據(jù)湖優(yōu)先考慮SQL之外的分析方法的靈活性。</P> <P> 為了能兼得魚與熊掌——數(shù)據(jù)湖中分析的靈活性和數(shù)倉中簡(jiǎn)單快速的SQL,企業(yè)經(jīng)常部署數(shù)據(jù)湖來補(bǔ)充他們的數(shù)倉,在數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)或ELT管道的最后一步讓數(shù)據(jù)湖為數(shù)倉系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)。在這樣做的過程中,他們等于接受了數(shù)據(jù)在倉庫中的鎖定。</P> <P> 但可以有一個(gè)更好的方法:用Hive元存儲(chǔ),這是過去十年數(shù)據(jù)平臺(tái)一個(gè)出人意料的好產(chǎn)品。隨著用例的成熟,我們看到高效的交互式BI分析和事務(wù)語義來修改數(shù)據(jù)的需求。</P> <P> 數(shù)據(jù)湖倉的迭代</P> <P> 第一代Hive元存儲(chǔ)試圖解決在數(shù)據(jù)湖上高效運(yùn)行SQL的性能考慮。它提供了數(shù)據(jù)庫、模式和表的概念,用于描述數(shù)據(jù)湖的結(jié)構(gòu),讓BI工具可以有效地充分使用數(shù)據(jù)。它添加了描述數(shù)據(jù)邏輯和物理布局的元數(shù)據(jù),支持基于成本的優(yōu)化器、動(dòng)態(tài)分區(qū)裁剪以及針對(duì)SQL分析的一些關(guān)鍵性能改進(jìn)。</P> <P> 第二代Hive元存儲(chǔ)添加了對(duì)使用Hive ACID的事務(wù)更新的支持。數(shù)據(jù)湖倉雖然尚未正式命名,但已開始熱鬧。事務(wù)性啟用了持續(xù)攝取和插入/更新/刪除(或合并)的用例,從而打開了數(shù)倉樣式的查詢、功能以及從其他數(shù)倉系統(tǒng)到數(shù)據(jù)湖的遷移。這對(duì)我們的許多客戶來說非常有價(jià)值。</P> <P> Delta Lake項(xiàng)目采用不同的方法來解決這個(gè)問題。Delta Lake為數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)添加了事務(wù)支持。可以進(jìn)行數(shù)據(jù)策管,為數(shù)據(jù)湖帶來了運(yùn)行數(shù)倉式分析的可能性。</P> <P> 漸漸的在某個(gè)時(shí)刻,“數(shù)據(jù)湖倉”這個(gè)詞因?yàn)檫@種架構(gòu)模式而被造出來了。我們相信湖倉是簡(jiǎn)潔地定義這種模式的好方法,并很快在客戶和行業(yè)中獲得了共識(shí)。</P> <P> 開放數(shù)據(jù)湖倉滿足互操作性需求</P> <P> 在過去幾年中,隨著新數(shù)據(jù)類型的誕生和新的數(shù)據(jù)處理引擎的出現(xiàn),為了簡(jiǎn)化分析,企業(yè)所期望的兩全其美真的需要分析引擎的靈活性。如果企業(yè)海量有價(jià)值的數(shù)據(jù)需要被管理,那么企業(yè)必須能夠開放的選擇不同的分析引擎,甚至是供應(yīng)商。</P> <P> 湖倉模式在實(shí)施過程中存在一個(gè)嚴(yán)重的矛盾:雖然數(shù)據(jù)湖是開放的,但湖倉卻不是。</P> <P> 在能夠添加Impala、Spark等引擎之前,Hive元存儲(chǔ)一直遵循Hive為先的演進(jìn)。Delta lake是Spark為主的演進(jìn);如果客戶想要自由選擇不同的引擎而不只是表格式,他們的選擇極為有限。</P> <P> 客戶從一開始就要求更多。更多格式、更多引擎、更多互操作性。今天,Hive元存儲(chǔ)被多個(gè)引擎和多個(gè)存儲(chǔ)選項(xiàng)使用。除了Hive和Spark,還有Presto、Impala等等。Hive元存儲(chǔ)是有機(jī)地演進(jìn)支持這些用例,因此集成通常很復(fù)雜且容易出錯(cuò)。</P> <P> 為滿足互操作性需求而設(shè)計(jì)的開放數(shù)據(jù)湖倉從根本上解決了這一架構(gòu)問題。它會(huì)讓那些全押在一個(gè)平臺(tái)上的人感到不安,但社區(qū)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新能幫助解決現(xiàn)實(shí)世界的問題,以務(wù)實(shí)的方式幫助使用同類最佳工具,并克服供應(yīng)商的鎖定。</P> <P> 開放湖倉Apache Iceberg的誕生</P> <P> Apache Iceberg從一開始構(gòu)建時(shí),其目標(biāo)就是在多個(gè)分析引擎在云原生規(guī)模上輕松實(shí)現(xiàn)互操作。這項(xiàng)創(chuàng)新的誕生之地Netflix需要將100 PB規(guī)模的S3數(shù)據(jù)湖構(gòu)建到數(shù)倉中,這可能是最佳示例了。云原生表格式由其創(chuàng)建者開源到Apache Iceberg中。</P> <P> Apache Iceberg真正的超級(jí)力量是它的社區(qū)。在過去三年中,Apache Iceberg社區(qū)有機(jī)地蓬勃發(fā)展,增加了一系列令人贊嘆的優(yōu)異集成:</P> <P> 數(shù)據(jù)處理和SQL引擎Hive、Impala、Spark、PrestoDB、Trino、Flink</P> <P> 多種文件格式:Parquet、AVRO、ORC</P> <P> 社區(qū)中的大型采用者:Apple、LinkedIn、Adobe、Netflix、Expedia等</P> <P> AWS Athena、Cloudera、EMR、Snowflake、騰訊、阿里巴巴、Dremio、Starburst的托管服務(wù)</P> <P> 使這個(gè)多樣化的社區(qū)蓬勃發(fā)展的原因是數(shù)千家公司的集體需求,以確保數(shù)據(jù)湖可以演變?yōu)榘瑪?shù)據(jù)倉庫,同時(shí)保持跨引擎的分析靈活性和開放性。這使得開放式湖倉成為可能:為未來提供無限的分析靈活性。</P> <P> Cloudera擁抱Iceberg模式</P> <P> 在Cloudera,我們?yōu)槲覀兊拈_源根基感到自豪,并致力于社區(qū)貢獻(xiàn)。自2021年以來,我們?yōu)槿找鎵汛蟮腎ceberg社區(qū)在Impala、Hive、Spark和Iceberg上做出了數(shù)百項(xiàng)貢獻(xiàn)。我們擴(kuò)展了Hive元存儲(chǔ)將集成添加到我們的許多開源引擎中以充分利用Iceberg表。2022年初,我們?cè)贑loudera Data Platform(CDP)中提供了Apache Iceberg的技術(shù)預(yù)覽,使Cloudera客戶能夠在我們的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)工程和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)中實(shí)現(xiàn)Iceberg的模式和時(shí)間旅行能力。</P> <P> 我們的客戶一直告訴我們,無論是現(xiàn)代BI、AI/ML、數(shù)據(jù)科學(xué)還是更多,分析需求都在迅速發(fā)展。選擇由Apache Iceberg提供支持的開放數(shù)據(jù)湖倉讓企業(yè)可以自由選擇分析。</P>
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